ClariLayer

Name: ClariLayer
Author: clarilayer

von clarilayerVersion 0.31.0i★ –iLäuft in der Cloud

Name in der Registryio.github.clarilayer/clarilayer

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Individual-analyst context layer: recall, remember, and reconcile your data and engineering context.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft in der Cloud
Transport: Streamable HTTP
Kategorie: Sonstiges
Das musst du eintragen: Authorization

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Das trägst du selbst ein: Authorization

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http clarilayer https://clarilayer.com/api/mcp/mcp --header 'Authorization: your-value'

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "clarilayer": {
      "url": "https://clarilayer.com/api/mcp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "clarilayer": {
      "type": "http",
      "url": "https://clarilayer.com/api/mcp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

Authorization geheim erforderlich HTTP header
Bearer cl_ — mint one at clarilayer.com via Connect your AI

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto clarilayer bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Endpunkt antwortet
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Anmeldung mit OAuth
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32415 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 21 % der anderen 32415 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32415 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist ClariLayer sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: Authorization

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.31.0) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Safe Fetch

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern

Installieren

Safe Fetch

von Sanoy24

MCP server for fetching URLs, safe against SSRF, DNS rebinding, and redirect-to-internal attacks.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

ClariLayer

Your AI should remember how you work.

Turn selected past conversations into memory your AI can use across projects and sessions.

Website · Docs · Connect your AI · Quickstart

ClariLayer keeps the facts, preferences, decisions, rules and lessons you choose to carry forward. Connect Claude Code, Cursor, Codex, claude.ai or another compatible remote MCP client. Your AI can recall relevant work context from the selected authorized space, with its source and applicability visible.

Start free. No credit card for the current personal offer.

One decision, carried into the next session

You settle a launch decision with your AI:

For the Launch project, show the product demo first. Technical detail belongs in docs. Remember this confirmed decision with its source and project applicability.

In a later session:

Recall the Launch project's saved decisions before drafting the launch page. Show which decision applies and where it came from.

The decision can travel across projects and sessions within the authorized space while retaining its original applicability. A rule for one customer or project stays bounded. If it changes, correct it; if it no longer belongs, use scoped forget or exclusion.

Recall depends on the AI client actually calling the tool. Connecting MCP does not guarantee every answer uses saved context.

Connect your AI

Use [Connect your AI](https://clarilayer.com/connect-ai) for guided setup. Select your client and space, give the setup request to that AI, and complete authentication in the client. Use OAuth when the selected route supports it, or store a context key locally as the fallback. Never paste a key into an AI conversation or a GitHub issue.

Already connected? Choose Update my AI setup on the same page, then run its request in the intended project. This updates one recognized ClariLayer instruction block while preserving your own instructions.

Client	Project instruction target
Claude Code	`CLAUDE.md`
Codex	`AGENTS.md`
Cursor	`.cursor/rules/clarilayer.mdc`
claude.ai / other remote clients	Follow the connection and runtime guidance supported by that client

The installed bootstrap obtains the current workflow from get_project_stanza with mode: "runtime" once at the first relevant use in each new AI session. A routine server guidance update then reaches the next session without copying another long workflow into every project.

Optional setup CLI

The npm CLI supports context-key connection setup and a local dbt check. CLI 0.3.0 replaces the embedded Analytics instructions with a request for your connected AI and adds instructions --agent .

Check which version is available before choosing a command:

npm view clarilayer version

With 0.3.0 or later available:

npx clarilayer@latest init

Already connected? Print only the instruction update request:

npx clarilayer@latest instructions --agent codex

If your registry still serves 0.2.1, use npx clarilayer@0.2.1 init --no-stanza to skip its older embedded instructions, then complete Update my AI setup through the guided setup above. The hosted path is available independently of npm publication.

See CLI.md for options and the source-checkout route, CHANGELOG.md for release history, and RELEASING.md for publication checks. Native instruction qualification records the tested client and its limits.

Full setup, manual connection examples and troubleshooting: [QUICKSTART.md](./QUICKSTART.md).

What your AI can do

Work	How it works
Recall	`recall_context` retrieves relevant saved context across the selected authorized space. Preserve source and applicability; project and purpose are relevance hints, not permissions. Fetch complete entries with `get_context_entry` when needed.
Remember or correct	`remember` with `work_context` saves confirmed durable facts, preferences, decisions, rules and lessons. Ambiguous changes and suggestions remain candidates for review.
Forget	Recall the target first, then use its returned entry ID for the requested forget operation. Do not guess names or delete related entries without a separate request.
Complete the context loop	`context_checkpoint` records the AI's bounded completion declaration. It does not prove the AI used the right context or completed an external task.
Report use	`report_context_use` optionally links bounded feedback to delivered context. A delivery receipt alone is not evidence of answer quality.

The hosted MCP service was checked on September 17, 2026: capability v64 · server 0.39.0 · 23 tools. Use the live capabilities tool for the current list and versions. Capability reference.

Bring over selected history

After connection, you can choose supported local history, a destination space and an extraction provider, then inspect the exact preview before accepting an initial import. Ongoing capture requires a separate setup and grant for the sources you choose. Connecting MCP alone does not read history or enable capture.

Source support and extraction-provider support are separate. The current qualified extraction path uses a version-specific Claude CLI profile; OpenAI and Cursor extraction providers are unavailable, and native Cursor history qualification is limited. Check the current history guide before choosing a source.

Selected source content is processed by the chosen extraction provider. ClariLayer stores the extracted context rather than a raw transcript archive. Provider processing may use your allowance or incur provider usage charges.

Optional semantic search has separate organization consent and provider disclosure in Settings. A new connection or history-import choice does not grant that consent. Lexical recall remains available without it.

Analytics when your work needs it

ClariLayer for Analytics retains its specialist tools:

get_analysis_context recalls definitions, schema notes, saved queries and related context. Recall previews can be truncated; use get_context_entry for full bodies, stored SQL and CRM contracts.
bootstrap imports supplied SQL, dbt models, notes, data dictionaries and semantic models. It does not read a repository or warehouse by itself.
reconcile compares a saved definition with supported warehouse or bounded, row-free HubSpot evidence supplied by your agent. Salesforce contracts can be stored and recalled; Salesforce reconcile is disabled.

General work and engineering context are not independently reconciled. Live trust statuses remain `asserted` / `caveat`; verified is not live.

Watch the Analytics reconcile example

A seeded Analytics demo. Your agent supplies the warehouse evidence; a mismatch becomes a caveat for later sessions. This illustrates the Analytics specialist path.

Check dbt documentation locally

cd your-dbt-project

dbt docs generate npx clarilayer dbt-check

The CLI compares local manifest.json and catalog.json files for phantom columns, missing catalog models, type-family mismatches and empty descriptions. No account or warehouse connection is needed for the local check. With an explicit --save, bounded findings are staged as proposals in your Context Inbox for review. --save --dry-run previews the payload without a network request.

See the CLI reference and Analytics recipes. The August 2026 dbt drift survey retains its method, evidence and limitations for the published 0.2.1 check.

Control and privacy

Saved context retains its source and applicability. Separate spaces do not merge automatically.
History import, ongoing capture and semantic processing each have their own setup or consent boundary.
In the personal MCP reconcile path, ClariLayer holds no warehouse or CRM credentials, executes no SQL and calls no HubSpot API. Your agent supplies the evidence. Warehouse evidence may include optional preview rows; CRM evidence is row-free.
Suggestions can be staged with propose / propose_batch for review. Pending proposals are not live recall context. Ad hoc conversation harvest requires an explicit request and sends distilled candidates, not the transcript.

Security · Privacy · Pricing

What is open source?

This repository's docs, examples, recipes and setup/dbt CLI are MIT licensed. The hosted ClariLayer service is proprietary. This repository is the public starting point for connecting to the service.

The Governed Context Edge is available through a hand-run private team pilot. Request early access.

For contributions and setup help, see CONTRIBUTING.md.

ClariLayer

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Safe Fetch

README vom Entwickler

One decision, carried into the next session

Connect your AI

Optional setup CLI

Already connected? Print only the instruction update request:

What your AI can do

Bring over selected history

Analytics when your work needs it

Check dbt documentation locally

Control and privacy

What is open source?